AWF - 자율 용접 추종
용접 이음새를 인식하고 추적하는 기술
AWF - 자율 용접 추종
당사의 연구 프로젝트 중 하나는 자율 용접 추종입니다. 이 혁신적인 기술은 산업용 카메라를 사용하여 용접 이음새를 인식하는 기술입니다. 이미지 처리 알고리즘이 이미지 스트림에서 용접 특징을 지속적으로 추출하고 중심 위치를 결정합니다. 이 정보는 온보드 모터 컨트롤러로 전송되어 로봇이 용접부를 따라 정밀하게 움직입니다.
참조
자동 초점 및 조정 가능한 확산 LED 조명을 갖춘 특수 설계된 카메라 시스템이 용접부를 '보고' 정보를 제어 소프트웨어에 실시간으로 전송합니다.
인식
구현된 두 가지 소프트웨어 알고리즘(SIFT 및 템플릿 매칭)이 카메라 정보를 처리하여 용접 특징을 추출하고 이를 알려진 용접과 비교합니다.
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정확한 용접 중심 위치가 계산되고 보정 계수가 모터 컨트롤러로 전송됩니다. 이 정보를 통해 로봇은 용접을 정확하게 따라갈 수 있습니다.
실제로 보기
목적
위상 배열 초음파는 용접 검사를 위한 표준 NDT 방법으로 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 대부분의 NDT 서비스 회사는 이러한 검사를 수행할 수 있는 숙련된 인력과 최신 초음파 장비를 보유하고 있습니다. 그 어느 때보다 자산 소유자와 서비스 회사는 회전 시간, 품질 및 안전 측면에서 큰 압박을 받고 있습니다. 자동 용접 팔로잉의 개발로 우리는 이러한 검사에서 고객을 지원할 수 있게 되었습니다. 이 기술은 사람의 눈과 마찬가지로 사전 정의된 패턴의 시각적 인식을 기반으로 합니다. 이를 통해 작업자는 용접부를 따라 수동으로 주행하거나 소프트웨어 알고리즘과 모터 컨트롤러를 활성화하여 시스템을 자동화할 수 있습니다.
작동 방식
용접 및 광도, 도장 또는 코팅과 같은 환경 조건에 따라 작업자는 미리 정의된 두 가지 알고리즘 중 하나를 선택하여 용접을 올바르게 감지할 수 있습니다. 한 가지 알고리즘은 소프트웨어가 미리 캡처한 용접 템플릿과 실제 카메라 사진을 비교하는 템플릿 매칭입니다. 두 번째 알고리즘은 코드가 용접에 일반적으로 나타나는 특정 특징을 찾는 SIFT(스케일 불변 특징 변환)입니다. 두 알고리즘 모두 안정적으로 작동하려면 실제 용접 사진이 필요합니다.
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